This study investigated the effects and interrelationship on sensual behavior and wine information sources in selection attributes of wine. Selection attributes of wine were categorized into four variables: sensual behavior, recommend information, label information, and wine information. The study showed that for sensual behavior variable, "taste" was the most influential item as compared to "food harmony", "mood harmony" and "partner's choice". For recommendation information, label information and wine information, "specialist", "grape varieties" and "brand" had the most significant effects. The study performed factor analysis on sensual behavior and wine information sources. The cumulative variance was 74.197%, implying that all four variables incorporated appropriate items. In the reliability analysis, all four variables showed Cronbach's ${\alpha}$ values above 0.6. In the analysis of the causal relations using a structural model, the effects of customers' sensual behavior on wine information sources was further investigated. The model verified that taste, food harmony, mood harmony and partner's choice, which are items of sensual behavior, had significant impacts when choosing wine. Sensual behavior influenced all wine information sources, which customers utilize in decision-making. Among these sources, sensual behavior had the biggest effects on recommendation information, followed by wine information and label information.
This study was conducted on wine consumers to explore their behavioral characteristics concerning their drinking frequency of wine, wine selection factors, and difficulties in selecting wines. Data were collected during February 19th 2014 to April 20th 2014. Respondents were students who were taking classes about wine at a University located in the Gyeonggi-do area. Prior to the analysis, wine consumers were classified based on frequency of consumption: those who consumed wine less than once a month were classified as "Tell me consumers", whereas those who consumed wine once or more a month were classified as "Engage me consumers." The wine selection factors of the two groups were as follows: 'label aspect', 'taste and aroma', 'use purpose', and 'price and recommendation'. Regarding 'label aspect' and 'use purpose', there were significant differences between the two groups. Regarding difficulties in selecting wines, "Tell me consumers" mentioned the following: 'experience', 'price', and 'food pairing'. "Engage me consumers" mentioned the following: 'ability to identify new wines' and 'tastes of others who drink with or oneself'. Classifying domestic wine consumers and their behavioral features of drinking frequency of wine can be used for market segmentation of wine consumers.
본 연구의 목적은 건강 라이프스타일와 와인 선택속성의 영향관계와 건강라이프스타일과 와인선택속성이 만족도에 미치는 영향을 파악하기 위한 것이다. 본 연구를 위한 자료는 2013년 8월 29일 - 9월 29일까지(30일) 수집되어 285부가 분석에 이용되었다. 견강 라이프스타일와 와인 선택속성의 영향관계를 알아보기 위하여 정준상관분석과 회귀분석을 하였다. 요인분석결과, 건강 라이프스타일은 '건강자신감', '건강민감형', '건강에 대한 의지라는 3개의 요인으로 이루어졌으며 와인 선택속성 또한 와인라벨 특성, 경험적 특성 그리고 추천요인인 3개의 요인으로 구성되었다. 분석결과 건강에 대한 의지와 경험적 특성은 유의한 영향관계가 있는 것으로 나타났으며 건강 라이프스타일 중 건강에 대한 의지형이 구매 후 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 와인선택속성은 와인라벨특성과 경험적 특성이 구매 후 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 휴대폰 카메라로 촬영한 영상을 입력으로 사용하는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 와인라벨의 문자를 인식한 후, 데이터베이스내의 와인이미지들 중에서 입력 와인라벨 이미지와 유사한 순서대로 사용자에게 보여주는 시스템을 제안한다. 이미지의 유사도 계산을 위해 본 논문에서는 이미지의 각 영역별 대표색상, 텍스트 영역의 텍스트 색상과 배경색상, 그리고 특징점의 분포를 특징으로 사용한다. 이미지의 색상차를 계산하기 위해 RGB색상을 CIE-Lab색상으로 변환하여 사용하고, 특징점은 해리스코너 검출 알고리즘을 사용하여 추출한다. 각 셀의 대표 색상차와 텍스트 색상차 및 배경 색상차는 가중치를 적용하여 색상차 유사도를 계산하고 색상차 유사도와 특징점 분포 유사도를 정규화하여 최종 이미지 유사도를 구한다. 본 논문에서는 입력 이미지와 데이터베이스내의 이미지 간의 유사도를 계산하여 유사도 순으로 사용자에게 검색 결과를 보여줌으로써 검색 결과로부터 다시 최대 유사 와인라벨을 수동으로 찾는 노력을 줄일 수 있다.
본 연구는 와인 소비자를 대상으로 와인 선택속성이 만족도 및 재구매의도에 미치는 영향을 알아보고, 와인에 대한 관여도에 따라 차이가 있는지를 분석하는데 목적으로 갖고, 와인 구매와 음용 경험이 있는 만 20세 이상 와인 소비자를 대상으로 2011년 12월 1일부터 12월 31일까지 설문조사하여 실증분석하였다. 분석결과 와인 선택속성이 만족도에 미치는 영향을 검증한 결과 가격, 레이블, 와인특성이 만족도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 재구매의도에 미치는 영향을 분석한 결과 지역성, 가격, 와인특성이 재구매의도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 만족도에 영향을 미치는 와인 선택속성에 있어 와인관여도는 와인 선택속성의 지역성, 가격과 만족도간의 관계를 조절하는 것으로 나타났고, 재구매의도에 영향을 미치는 와인 선택속성에 있어 와인관여도는 와인 선택속성의 레이블과 재구매의도간의 관계를 조절하는 것으로 볼 수 있다. 즉, 와인 재배지역의 지역적 특성과 적절한 가격, 그리고 품질자체 와인 고유특성은 기존 선행된 연구결과들을 지지해주었으며, 이들 결과가 와인 관여정도에 따라 만족과 재구매의도에 조절된다는 점에서 그 특징을 시사해 주었다.
The purpose of this study was to examine the actual state of cooking wine usage, and analyze the relationship between the attributes of cooking wine and demographic characteristics. The major findings of this study are as follows. First, the origin and correct choice of cooking wine were significantly related to hotel type, restaurant type and career. Second, the importance of the taste and aroma of a cooking wine, which are intrinsic attributes in the evaluation of a wine, had significant relationships with all the demographic variables whereas the importance of purchase cost and label information of the cooking wine only exhibited a significant correlation with career (p<0.05). Third, 53.7% of the respondents used cooking wine based on recipes, while the rest used it by rule of thumb. These results between restaurant type were significantly different (p<0.05). For the results of this research to be of more use, further research should be conducted on the functional aspects of cooking wine and their effects on cooking. In addition, further systematic research should be performed on the functional and sensory effects of a variety of wine tastes and aromas on cooking.
In this paper, we propose a method to build an accurate initial trimap for the GrabCut algorithm without the need for human interaction. First, we identify a rough candidate for the label region of a bottle by applying a saliency map to find a salient area from the image. Then, the Hough Transformation method is used to detect the left and right borders of the label region, and the k-means algorithm is used to localize the upper and lower borders of the label of the bottle. These four borders are used to build an initial trimap for the GrabCut method. Finally, GrabCut segments accurate regions for the label. The experimental results for 130 wine bottle images demonstrated that the saliency map extracted a rough label region with an accuracy of 97.69% while also removing the complex background. The Hough transform and projection method accurately drew the outline of the label from the saliency area, and then the outline was used to build an initial trimap for GrabCut. Finally, the GrabCut algorithm successfully segmented the bottle label with an average accuracy of 92.31%. Therefore, we believe that our method is suitable for product label recognition systems that automatically segment product labels. Although our method achieved encouraging results, it has some limitations in that unreliable results are produced under conditions with varying illumination and reflections. Therefore, we are in the process of developing preprocessing algorithms to improve the proposed method to take into account variations in illumination and reflections.
본 논문에서는 모바일 폰에서 오프라인 필기체 과분할 인식의 후처리 방법에 관하여 논하였다. 제안된 방법은 조합 행렬 생성, 문자 조합 필터링, 문자 유사도 측정으로 구성된다. 조합 행렬 생성 과정은 각각의 조각의 인식 결과로부터 생성가능한 모든 조합 행렬을 계산하는 부분이며 조합 행렬을 그래프로 구성하게 된다. 문자 조합 필터링 과정은 그래프의 노드들과 단어 사전을 비교하여 불필요한 노드를 삭제하는 과정이며 문자 유사도 측정과정은 단어 사전의 각각의 단어들과 Levenshtein 거리(distance)를 계산하여 최적의 후처리 결과를 추출하게 된다. 제안된 방법의 인식률은 85.8%의 정확도를 보였다.
본 논문은 중요도 맵과 Mean Shift 알고리즘을 이용하여 모바일 폰 영상 내의 와인 라벨 검출 방법을 제안한다. Mean Shift 알고리즘은 비모수적 클러스터링 기술로 클러스터의 수에 대한 사전 지식이 없이도 클러스터링이 가능한 알고리즘인데 실행 시간이 많이 필요한 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 입력 칼라 와인 영상에 Saliency Map을 먼저 적용하고 영상의 두드러진 영역을 찾는다. 다음으로 Mean Shift 알고리즘을 이용한 분할 결과에서 얻은 칼라 마스크를 따라 빈도가 가장 높은 칼라 영역을 찾고 와인 라벨 영역을 검출한다. 실험결과를 통하여 제안된 방법을 모바일 폰을 이용하여 획득된 다양한 와인 영상의 라벨 영역을 효율적으로 검출할 수 있음을 볼 수 있다.
청과물의 품질 영양표시 모델을 개발하기 위하여 경북의성군 옥자두를 대상으로 품질 및 영양적 성분을 분석하고 품질 영양표시 모델을 확립하였다. 일반성분은 수분 92%, 조단백 0.74%, 조지방 0.64%, 조섬유 1.65%, 조회분 0.32%, 무질소물 4.29%로 확인되었으며, 열량은 32kcal/100g 으로 계산되었다. 당도는 $10.33{\pm}0.85Brix^{\circ}$로, 산도는 $1.08{\pm}0.12%$로 나타났으며, 자두의 비타민 C 함량은 $7.037{\pm}0.317mg%$로 나타났다. 무기질은 황, 칼륨, 칼슘, 나트륨, 마그네슘 등의 순으로 함량이 높았고, 주요 유리당으로는 과당, 포도당, 자당로 나타났다. 유기산으로는 호박산, 사과산, 구연산이 확인되었다. 총 페놀화합물의 함량은 과육과 과피 간에 현저하게 차이를 보였으며 전과로는 $75.55{\pm}0.73mg%$의 함량을 보였다. 품질 표시에는 당과 산 함량, 영양 정보 표시에는 열량, 미네랄, 비타민 C, 총 페놀 성분이 표기된 자두의 품질 영양 표시 모델을 개발하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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